Z.ai GLM 5.3 Flash
Z.aiÉquilibré
RaisonnementOutilsVisionSortie structurée
À propos de ce modèle
GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...
Catégorie de performance
Équilibré
Z.ai GLM 5.3 Flash est un modèle équilibré de Z.ai : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.
Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans ElosiaAbordable
Coût réduit. Adapté à un usage soutenu et aux interactions volumineuses.
| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.150 |
| Sortie (complétion) | $0.500 |
| Lecture cache | $0.030 |
Capacités
Taille du contexte1.0M
Tokens de sortie max944K
TokenizerOther
Entréetext, image, video
Sortietext
Date de sortie26 août 2026
Benchmarks
Intelligence générale
MMLU
Non reporté
GPQA Diamond
91.2%
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
Raisonnement
Humanity's Last Exam
39.9%
Agentique
Terminal-Bench 2.1
84.3%
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Usages recommandés
ProgrammationAnalyseExtraction de donnéesChat général
Points forts
- Mixture of experts de 320B de paramètres au total dont 18B actifs, entraîné sur une base repensée
- Attention hybride sparse et linéaire, qui réduit fortement le calcul d'attention et le cache KV en contexte long tout en conservant un rappel précis
- Nativement multimodal : accepte images et vidéo en plus du texte
- Fenêtre de contexte de 1M de tokens
- Poids ouverts sous licence MIT, avec support de vLLM, SGLang et Transformers
Limites
- La réflexion ne peut pas être désactivée et démarre à l'effort maximal, ce qui ajoute de la latence sur les appels simples
- Z.ai ne publie pas de score GPQA Diamond ni Humanity's Last Exam sans outils ; ceux affichés proviennent de tests tiers
- Sortie texte uniquement
Questions fréquentes
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
